GPU服务器哪几个厂商比较知名？

Posted 2023-04-14

深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种，科学计算服务器主要用于科学研究，是高性能计算机的一种，介于一般服务器与超级计算机之间。目前，科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右，风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌，多年来一直紧跟科学发展，密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展，结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：

1.深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

2.如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。

3.独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发，根据TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras，Theano等软件计算特征，向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置，欢迎查阅，谢谢。

拥有高性能计算领域优秀的专业工程师团队，具有 10 年以上高性能计算 行业技术支持经验，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。在深度学习、量化计算、分子动力学、生物信 息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密 码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域积累了深厚的技术功 底，和熟练的技术支持能力。提供 Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran 等软件的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

参考技术A 现在还有能力在世界上各个流行层面上的只有超微AMD、英伟达NVIDIA、和英特尔INTEL三家能研发生产显卡的核心，也就是GPU，当然市场上其他品牌也有很多。像这些大厂都有代理商或经销商，像思腾合力就和这些大厂都有合作关心，而且还是英伟达官方授权的经销商，还是精英级的合作伙伴，我们公司现在用的很多东西都是在思腾合力购买的，质量和服务都非常好，有不同的地方也可以随时联系他们，还挺满意的，所以找靠谱的经销商也是不错的选择。本回答被提问者采纳 参考技术B GPU服务器厂商市面上还是挺多的，不管是大厂还是代理商都太多太多了，说到比较知名估计很多人的第一印象就是英伟达了吧。像国内也有很多英伟达的代理商，思腾合力就是其中之一，而且还是英伟达精英级的合作伙伴，还挺不错的。

jdk版本哪几个版本比较好用？

用JDK 1.8（即JDK 8 ）是比较合适的，大部分软件都能在上面运行。 求新的话，JDK 16已经出了，每半年加1出一个新版本吧。 选JDK时（也包括其他软件）， 参考技术A 1.7、1.8、1.9都是成熟版本,原则上都可以选用。公司的商业项目jdk一般不轻易升级,1.9用的就比较少了,加上上面的配套框架升级速度的考虑,1.9版本第二推荐位。1.8和1.7的应用都比较广泛了,那自然选更新更高级的版本, 参考技术B 选择长期支持版如8,11,17 参考技术C 服是阉割版的 所以怎么都不会强了 想DK强的话 穿越吧 穿越到 台服刚开WLK的时候DK 目前狗一样的职业啊. 参考技术D 用JDK 1.8（即JDK 8 ）是比较合适的，大部分软件都能在上面运行。 求新的话，JDK 16已经出了，每半年加1出一个新版本吧。 选JDK时（也包括其他软件），